开源MCP工具：舆情监控分析

**减少 APP 依赖**

从"被算法推荐绑架"变成"主动获取自己想要的信息"

适合人群： 投资者、自媒体人、企业公关、关心时事的普通用户

典型场景： 股市投资监控、品牌舆情追踪、行业动态关注、生活资讯获取

<br>

**零技术门槛部署**

GitHub 一键 Fork 即可使用，无需编程基础。

30秒部署： GitHub Pages（网页浏览）支持一键保存成图片，随时分享给他人 1分钟部署： 企业微信（手机通知）

💡 提示： 想要实时更新的网页版？fork 后，进入你的仓库 Settings → Pages，启用 GitHub Pages。效果预览。

🚀 快速开始

📖 提醒：Fork 用户建议先 查看最新官方文档，确保配置步骤是最新的。

1. Fork 本项目到你的 GitHub 账户

• 点击本页面右上角的"Fork"按钮

1. 设置 GitHub Secrets（选择你需要的平台）:

在你 Fork 后的仓库中，进入 Settings > Secrets and variables > Actions > New repository secret

📌 重要说明（请务必仔细阅读）：

• ✅ 一个 Name 对应一个 Secret：每添加一个配置项，点击一次"New repository secret"按钮，填写一对"Name"和"Secret"
• ✅ 保存后看不到值是正常的：出于安全考虑，保存后重新编辑时，只能看到 Name（名称），看不到 Secret（值）的内容
• ⚠️ 严禁自创名称：Secret 的 Name（名称）必须严格使用下方列出的名称（如 WEWORK_WEBHOOK_URL、FEISHU_WEBHOOK_URL 等），不能自己随意修改或创造新名称，否则系统无法识别
• 💡 可以同时配置多个平台：系统会向所有配置的平台发送通知

配置示例：

<img src="_image/secrets.png" alt="GitHub Secrets 配置示例"/>

如上图所示，每一行是一个配置项： - Name（名称）：必须使用下方展开内容中列出的固定名称（如 WEWORK_WEBHOOK_URL） - Secret（值）：填写你从对应平台获取的实际内容（如 Webhook 地址、Token 等）

<br>

<details> <summary>👉 点击展开：<strong>企业微信机器人</strong>（配置最简单最迅速）</summary> <br>

GitHub Secret 配置（⚠️ Name 名称必须严格一致）： - Name（名称）：WEWORK_WEBHOOK_URL（请复制粘贴此名称，不要手打，避免打错） - Secret（值）：你的企业微信机器人 Webhook 地址

<br>

机器人设置步骤：

#### 手机端设置： 1. 打开企业微信 App → 进入目标内部群聊 2. 点击右上角"…"按钮 → 选择"消息推送" 3. 点击"添加" → 名称输入"TrendRadar" 4. 复制 Webhook 地址，点击保存，复制的内容配置到上方的 GitHub Secret 中

#### PC 端设置流程类似 </details>

<details> <summary>👉 点击展开：<strong>个人微信推送</strong>（基于企业微信应用，推送到个人微信）</summary> <br>

由于该方案是基于企业微信的插件机制，推送样式为纯文本（无 markdown 格式），但可以直接推送到个人微信，无需安装企业微信 App。

GitHub Secret 配置（⚠️ Name 名称必须严格一致）： - Name（名称）：WEWORK_WEBHOOK_URL（请复制粘贴此名称，不要手打） - Secret（值）：你的企业微信应用 Webhook 地址

• Name（名称）：WEWORK_MSG_TYPE（请复制粘贴此名称，不要手打）
• Secret（值）：text

<br>

设置步骤：

1. 完成上方的企业微信机器人 Webhook 设置
2. 添加 WEWORK_MSG_TYPE Secret，值设为 text
3. 按照下面图片操作，关联个人微信
4. 配置好后，手机上的企业微信 App 可以删除

<img src="_image/wework.png" title="个人微信推送配置"/>

说明： - 与企业微信机器人使用相同的 Webhook 地址 - 区别在于消息格式：text 为纯文本，markdown 为富文本（默认） - 纯文本格式会自动去除所有 markdown 语法（粗体、链接等）

</details>

<details> <summary>👉 点击展开：<strong>飞书机器人</strong>（消息显示最友好）</summary> <br>

GitHub Secret 配置（⚠️ Name 名称必须严格一致）： - Name（名称）：FEISHU_WEBHOOK_URL（请复制粘贴此名称，不要手打） - Secret（值）：你的飞书机器人 Webhook 地址（该链接开头类似 https://www.feishu.cn/flow/api/trigger-webhook/********） <br>

有两个方案，方案一配置简单，方案二配置复杂(但是稳定推送)

其中方案一，由 ziventian发现并提供建议，在这里感谢他，默认是个人推送，也可以配置群组推送操作#97 ，

方案一：

对部分人存在额外操作，否则会报"系统错误"。需要手机端搜索下机器人，然后开启飞书机器人应用(该建议来自于网友，可参考)

1. 电脑浏览器打开 https://botbuilder.feishu.cn/home/my-command

1. 点击"新建机器人指令"

1. 点击"选择触发器"，往下滑动，点击"Webhook 触发"

1. 此时你会看到"Webhook 地址"，把这个链接先复制到本地记事本暂存，继续接下来的操作

1. "参数"里面放上下面的内容，然后点击"完成"

   {
     "message_type": "text",
     "content": {
       "total_titles": "{{内容}}",
       "timestamp": "{{内容}}",
       "report_type": "{{内容}}",
       "text": "{{内容}}"
     }
   }
   

1. 点击"选择操作" > "通过官方机器人发消息"

1. 消息标题填写"TrendRadar 热点监控"

1. 最关键的部分来了，点击 + 按钮，选择"Webhook 触发"，然后按照下面的图片摆放

1. 配置完成后，将第 4 步复制的 Webhook 地址配置到 GitHub Secrets 中的 FEISHU_WEBHOOK_URL

<br>

方案二：

1. 电脑浏览器打开 https://botbuilder.feishu.cn/home/my-app

1. 点击"新建机器人应用"

1. 进入创建的应用后，点击"流程涉及" > "创建流程" > "选择触发器"

1. 往下滑动，点击"Webhook 触发"

1. 此时你会看到"Webhook 地址"，把这个链接先复制到本地记事本暂存，继续接下来的操作

1. "参数"里面放上下面的内容，然后点击"完成"

   {
     "message_type": "text",
     "content": {
       "total_titles": "{{内容}}",
       "timestamp": "{{内容}}",
       "report_type": "{{内容}}",
       "text": "{{内容}}"
     }
   }
   

1. 点击"选择操作" > "发送飞书消息"，勾选 "群消息"，然后点击下面的输入框，点击"我管理的群组"（如果没有群组，你可以在飞书 app 上创建群组）

1. 消息标题填写"TrendRadar 热点监控"

1. 最关键的部分来了，点击 + 按钮，选择"Webhook 触发"，然后按照下面的图片摆放

1. 配置完成后，将第 5 步复制的 Webhook 地址配置到 GitHub Secrets 中的 FEISHU_WEBHOOK_URL

</details>

<details> <summary>👉 点击展开：<strong>钉钉机器人</strong></summary> <br>

GitHub Secret 配置（⚠️ Name 名称必须严格一致）： - Name（名称）：DINGTALK_WEBHOOK_URL（请复制粘贴此名称，不要手打） - Secret（值）：你的钉钉机器人 Webhook 地址

<br>

机器人设置步骤：

1. 创建机器人（仅 PC 端支持）： - 打开钉钉 PC 客户端，进入目标群聊 - 点击群设置图标（⚙️）→ 往下翻找到"机器人"点开 - 选择"添加机器人" → "自定义"

2. 配置机器人： - 设置机器人名称 - 安全设置： - 自定义关键词：设置 "热点"

3. 完成设置： - 勾选服务条款协议 → 点击"完成" - 复制获得的 Webhook URL - 将 URL 配置到 GitHub Secrets 中的 DINGTALK_WEBHOOK_URL

注意：移动端只能接收消息，无法创建新机器人。 </details>

<details> <summary>👉 点击展开：<strong>Telegram Bot</strong></summary> <br>

GitHub Secret 配置（⚠️ Name 名称必须严格一致）： - Name（名称）：TELEGRAM_BOT_TOKEN（请复制粘贴此名称，不要手打） - Secret（值）：你的 Telegram Bot Token

• Name（名称）：TELEGRAM_CHAT_ID（请复制粘贴此名称，不要手打）
• Secret（值）：你的 Telegram Chat ID

说明：Telegram 需要配置两个 Secret，请分别点击两次"New repository secret"按钮添加

<br>

机器人设置步骤：

1. 创建机器人： - 在 Telegram 中搜索 @BotFather（大小写注意，有蓝色徽章勾勾，有类似 37849827 monthly users，这个才是官方的，有一些仿官方的账号注意辨别） - 发送 /newbot 命令创建新机器人 - 设置机器人名称（必须以"bot"结尾，很容易遇到重复名字，所以你要绞尽脑汁想不同的名字） - 获取 Bot Token（格式如：123456789:AAHfiqksKZ8WmR2zSjiQ7_v4TMAKdiHm9T0）

1. 获取 Chat ID：

方法一：通过官方 API 获取 - 先向你的机器人发送一条消息 - 访问：https://api.telegram.org/bot<你的Bot Token>/getUpdates - 在返回的 JSON 中找到 "chat":{"id":数字} 中的数字

方法二：使用第三方工具 - 搜索 @userinfobot 并发送 /start - 获取你的用户 ID 作为 Chat ID

3. 配置到 GitHub： - TELEGRAM_BOT_TOKEN：填入第 1 步获得的 Bot Token - TELEGRAM_CHAT_ID：填入第 2 步获得的 Chat ID </details>

<details> <summary>👉 点击展开：<strong>邮件推送</strong>（支持所有主流邮箱）</summary> <br>

• 注意事项：为防止邮件群发功能被滥用，当前的群发是所有收件人都能看到彼此的邮箱地址。
• 如果你没有过配置下面这种邮箱发送的经历，不建议尝试

<br>

GitHub Secret 配置（⚠️ Name 名称必须严格一致）： - Name（名称）：EMAIL_FROM（请复制粘贴此名称，不要手打） - Secret（值）：发件人邮箱地址

• Name（名称）：EMAIL_PASSWORD（请复制粘贴此名称，不要手打）
• Secret（值）：邮箱密码或授权码

• Name（名称）：EMAIL_TO（请复制粘贴此名称，不要手打）
• Secret（值）：收件人邮箱地址（多个收件人用英文逗号分隔，也可以和 EMAIL_FROM 一样，自己发送给自己）

• Name（名称）：EMAIL_SMTP_SERVER（可选配置，请复制粘贴此名称）
• Secret（值）：SMTP服务器地址（可留空，系统会自动识别）

• Name（名称）：EMAIL_SMTP_PORT（可选配置，请复制粘贴此名称）
• Secret（值）：SMTP端口（可留空，系统会自动识别）

说明：邮件推送需要配置至少3个必需 Secret（EMAIL_FROM、EMAIL_PASSWORD、EMAIL_TO），后两个为可选配置

<br>

支持的邮箱服务商（自动识别 SMTP 配置）：

| 邮箱服务商 | 域名 | SMTP 服务器 | 端口 | 加密方式 | |-----------|------|------------|------|---------| | Gmail | gmail.com | smtp.gmail.com | 587 | TLS | | QQ邮箱 | qq.com | smtp.qq.com | 465 | SSL | | Outlook | outlook.com | smtp-mail.outlook.com | 587 | TLS | | Hotmail | hotmail.com | smtp-mail.outlook.com | 587 | TLS | | Live | live.com | smtp-mail.outlook.com | 587 | TLS | | 163邮箱 | 163.com | smtp.163.com | 465 | SSL | | 126邮箱 | 126.com | smtp.126.com | 465 | SSL | | 新浪邮箱 | sina.com | smtp.sina.com | 465 | SSL | | 搜狐邮箱 | sohu.com | smtp.sohu.com | 465 | SSL | | 天翼邮箱 | 189.cn | smtp.189.cn | 465 | SSL | | 阿里云邮箱 | aliyun.com | smtp.aliyun.com | 465 | TLS |

自动识别：使用以上邮箱时，无需手动配置 EMAIL_SMTP_SERVER 和 EMAIL_SMTP_PORT，系统会自动识别。 > > 反馈说明： > - 如果你使用其他邮箱测试成功，欢迎开 Issues 告知，我会添加到支持列表 > - 如果上述邮箱配置有误或无法使用，也请开 Issues 反馈，帮助改进项目 > > 特别感谢： > - 感谢 @DYZYD 贡献天翼邮箱（189.cn）配置并完成自发自收测试 (#291) > - 感谢 @longzhenren 贡献阿里云邮箱（aliyun.com）配置并完成测试 (#344)

常见邮箱设置：

#### QQ邮箱： 1. 登录 QQ邮箱网页版 → 设置 → 账户 2. 开启 POP3/SMTP 服务 3. 生成授权码（16位字母） 4. EMAIL_PASSWORD 填写授权码，而非 QQ 密码

#### Gmail： 1. 开启两步验证 2. 生成应用专用密码 3. EMAIL_PASSWORD 填写应用专用密码

#### 163/126邮箱： 1. 登录网页版 → 设置 → POP3/SMTP/IMAP 2. 开启 SMTP 服务 3. 设置客户端授权码 4. EMAIL_PASSWORD 填写授权码 <br>

高级配置： 如果自动识别失败，可手动配置 SMTP： - EMAIL_SMTP_SERVER：如 smtp.gmail.com - EMAIL_SMTP_PORT：如 587（TLS）或 465（SSL） <br>

如果有多个收件人(注意是英文逗号分隔)： - EMAIL_TO="user1@example.com,user2@example.com,user3@example.com"

</details>

<details> <summary>👉 点击展开：<strong>ntfy 推送</strong>（开源免费，支持自托管）</summary> <br>

两种使用方式：

方式一：免费使用（推荐新手） 🆓

特点： - ✅ 无需注册账号，立即使用 - ✅ 每天 250 条消息（足够 90% 用户） - ✅ Topic 名称即"密码"（需选择不易猜测的名称） - ⚠️ 消息未加密，不适合敏感信息, 但适合我们这个项目的不敏感信息

快速开始：

1. 下载 ntfy 应用： - Android：Google Play / F-Droid - iOS：App Store - 桌面：访问 ntfy.sh

2. 订阅主题（选择一个难猜的名称）：

      建议格式：trendradar-{你的名字缩写}-{随机数字}
   
      不能使用中文
      
      ✅ 好例子：trendradar-zs-8492
      ❌ 坏例子：news、alerts（太容易被猜到）
      

3. 配置 GitHub Secret（⚠️ Name 名称必须严格一致）： - Name（名称）：NTFY_TOPIC（请复制粘贴此名称，不要手打） - Secret（值）：填写你刚才订阅的主题名称

• Name（名称）：NTFY_SERVER_URL（可选配置，请复制粘贴此名称）
• Secret（值）：留空（默认使用 ntfy.sh）

• Name（名称）：NTFY_TOKEN（可选配置，请复制粘贴此名称）
• Secret（值）：留空

说明：ntfy 至少需要配置 1 个必需 Secret (NTFY_TOPIC)，后两个为可选配置

4. 测试：

      curl -d "测试消息" ntfy.sh/你的主题名称
      

---

方式二：自托管（完全隐私控制） 🔒

适合人群：有服务器、追求完全隐私、技术能力强

优势： - ✅ 完全开源（Apache 2.0 + GPLv2） - ✅ 数据完全自主控制 - ✅ 无任何限制 - ✅ 零费用

Docker 一键部署：

   docker run -d \
     --name ntfy \
     -p 80:80 \
     -v /var/cache/ntfy:/var/cache/ntfy \
     binwiederhier/ntfy \
     serve --cache-file /var/cache/ntfy/cache.db
   

配置 TrendRadar：

   NTFY_SERVER_URL: https://ntfy.yourdomain.com
   NTFY_TOPIC: trendradar-alerts  # 自托管可用简单名称
   NTFY_TOKEN: tk_your_token  # 可选：启用访问控制
   

在应用中订阅： - 点击"Use another server" - 输入你的服务器地址 - 输入主题名称 - （可选）输入登录凭据

---

常见问题：

<details> <summary><strong>Q1: 免费版够用吗？</strong></summary>

每天 250 条消息对大多数用户足够。按 30 分钟抓取一次计算，每天约 48 次推送，完全够用。 </details>

<details> <summary><strong>Q2: Topic 名称真的安全吗？</strong></summary>

如果你选择随机的、足够长的名称（如 trendradar-zs-8492-news），暴力破解几乎不可能： - ntfy 有严格的速率限制（1 秒 1 次请求） - 64 个字符选择（A-Z, a-z, 0-9, _, -） - 10 位随机字符串有 64^10 种可能性（需要数年才能破解） </details>

---

推荐选择：

| 用户类型 | 推荐方案 | 理由 | |---------|---------|------| | 普通用户 | 方式一（免费） | 简单快速，够用 | | 技术用户 | 方式二（自托管） | 完全控制，无限制 | | 高频用户 | 方式三（付费） | 这个自己去官网看吧 |

相关链接： - ntfy 官方文档 - 自托管教程 - GitHub 仓库

</details>

<details> <summary>👉 点击展开：<strong>Bark 推送</strong>（iOS 专属，简洁高效）</summary> <br>

GitHub Secret 配置（⚠️ Name 名称必须严格一致）： - Name（名称）：BARK_URL（请复制粘贴此名称，不要手打） - Secret（值）：你的 Bark 推送 URL

<br>

Bark 简介：

Bark 是一款 iOS 平台的免费开源推送工具，特点是简单、快速、无广告。

使用方式：

方式一：使用官方服务器（推荐新手） 🆓

1. 下载 Bark App： - iOS：App Store

2. 获取推送 URL： - 打开 Bark App - 复制首页显示的推送 URL（格式如：https://api.day.app/your_device_key） - 将 URL 配置到 GitHub Secrets 中的 BARK_URL

方式二：自建服务器（完全隐私控制） 🔒

适合人群：有服务器、追求完全隐私、技术能力强

Docker 一键部署：

   docker run -d \
     --name bark-server \
     -p 8080:8080 \
     finab/bark-server
   

配置 TrendRadar：

   BARK_URL: http://your-server-ip:8080/your_device_key
   

---

注意事项： - ✅ Bark 使用 APNs 推送，单条消息最大 4KB - ✅ 支持自动分批推送，无需担心消息过长 - ✅ 推送格式为纯文本（自动去除 Markdown 语法） - ⚠️ 仅支持 iOS 平台

相关链接： - Bark 官方网站 - Bark GitHub 仓库 - Bark Server 自建教程

</details>

<details> <summary>👉 点击展开：<strong>Slack 推送</strong></summary> <br>

GitHub Secret 配置（⚠️ Name 名称必须严格一致）： - Name（名称）：SLACK_WEBHOOK_URL（请复制粘贴此名称，不要手打） - Secret（值）：你的 Slack Incoming Webhook URL

<br>

Slack 简介：

Slack 是团队协作工具，Incoming Webhooks 可以将消息推送到 Slack 频道。

设置步骤：

步骤 1：创建 Slack App

1. 访问 Slack API 页面： - 打开 https://api.slack.com/apps?new_app=1 - 如果未登录，先登录你的 Slack 工作空间

2. 选择创建方式： - 点击 "From scratch"（从头开始创建）

3. 填写 App 信息： - App Name：填写应用名称（如 TrendRadar 或 热点新闻监控） - Workspace：从下拉列表选择你的工作空间 - 点击 "Create App" 按钮

步骤 2：启用 Incoming Webhooks

1. 导航到 Incoming Webhooks： - 在左侧菜单中找到并点击 "Incoming Webhooks"

2. 启用功能： - 找到 "Activate Incoming Webhooks" 开关 - 将开关从 OFF 切换到 ON - 页面会自动刷新显示新的配置选项

步骤 3：生成 Webhook URL

1. 添加新的 Webhook： - 滚动到页面底部 - 点击 "Add New Webhook to Workspace" 按钮

2. 选择目标频道： - 系统会弹出授权页面 - 从下拉列表中选择要接收消息的频道（如 #热点新闻） - ⚠️ 如果要选择私有频道，必须先加入该频道

3. 授权应用： - 点击 "Allow" 按钮完成授权 - 系统会自动跳转回配置页面

步骤 4：复制并保存 Webhook URL

1. 查看生成的 URL： - 在 "Webhook URLs for Your Workspace" 区域 - 会看到刚刚生成的 Webhook URL - 格式如：https://hooks.slack.com/services/T00000000/B00000000/XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

2. 复制 URL： - 点击 URL 右侧的 "Copy" 按钮 - 或手动选中 URL 并复制

3. 配置到 TrendRadar： - GitHub Actions：将 URL 添加到 GitHub Secrets 中的 SLACK_WEBHOOK_URL - 本地测试：将 URL 填入 config/config.yaml 的 slack_webhook_url 字段 - Docker 部署：将 URL 添加到 docker/.env 文件的 SLACK_WEBHOOK_URL 变量

---

注意事项： - ✅ 支持 Markdown 格式（自动转换为 Slack mrkdwn） - ✅ 支持自动分批推送（每批 4KB） - ✅ 适合团队协作，消息集中管理 - ⚠️ Webhook URL 包含密钥，切勿公开

消息格式预览：

   *[第 1/2 批次]*

   📊 *热点词汇统计*

   🔥 *[1/3] AI ChatGPT* : 2 条

     1. [百度热搜] 🆕 ChatGPT-5正式发布 *[1]* - 09时15分 (1次)

     2. [今日头条] AI芯片概念股暴涨 *[3]* - [08时30分 ~ 10时45分] (3次)
   

相关链接： - Slack Incoming Webhooks 官方文档 - Slack API 应用管理

</details>

1. 手动测试新闻推送：

💡 完成第1-2步后，请立即测试！ 测试成功后再根据需要调整配置（第4步）。 > > ⚠️ 重要提醒：请进入你自己 fork 的项目，不是本项目！

如何找到你的 Actions 页面：

• 方法一：打开你 fork 的项目主页，点击顶部的 Actions 标签
• 方法二：直接访问 https://github.com/你的用户名/TrendRadar/actions

示例对比： - ❌ 作者的项目：https://github.com/sansan0/TrendRadar/actions - ✅ 你的项目：https://github.com/你的用户名/TrendRadar/actions

测试步骤： 1. 进入你项目的 Actions 页面 2. 找到 "Hot News Crawler" 点进去 - 如果看不到该字样，参照 #109 解决 3. 点击右侧的 "Run workflow" 按钮运行 4. 等待 1 分钟左右，消息会推送到你配置的平台

1. 配置说明（可选）：

💡 默认配置已可正常使用，如需个性化调整，可参考以下选项

• 推送设置：在 config/config.yaml 中配置推送模式和通知选项 → 推送模式详解
• 关键词设置：在 config/frequency_words.txt 中添加你关心的关键词 → 关键词配置教程
• 推送频率调整：在 .github/workflows/crawler.yml 请谨慎调整，别贪心

注意：建议只调整文档中明确说明的配置项,其他选项主要供作者开发时测试使用

1. 🎉 部署成功！分享你的使用体验

恭喜你完成了 TrendRadar 的配置！现在你可以开始追踪热点资讯了。

💬 有更多小伙伴在公众号交流使用心得，期待你的分享~

• 想了解更多玩法和高级技巧？
• 遇到问题需要快速解答？
• 有好的想法想要交流？

👉 欢迎关注公众号「硅基茶水间」，你的点赞和留言都是项目持续更新的动力。

详细的交流方式，请查看 → 问题答疑与交流

1. 想要更智能的分析？试试 AI 增强功能（可选）

基础配置已经能满足日常使用，但如果你想要：

• 📊 让 AI 自动分析热点趋势和数据洞察
• 🔍 通过自然语言搜索和查询新闻
• 💡 获得情感分析、话题预测等深度分析
• ⚡ 在 Claude、Cursor 等 AI 工具中直接调用数据

👉 了解更多：AI 智能分析 — 解锁项目的隐藏能力，让热点追踪更高效！

<br>

<a name="配置详解"></a>

6. Docker 部署

<details> <summary>👉 点击展开：<strong>Docker 部署完整指南</strong></summary> <br>

方式一：快速体验（一行命令）

Linux/macOS 系统： ```bash

使用构建版本的 docker-compose

cd docker cp docker-compose-build.yml docker-compose.yml

方式二：使用 docker-compose 更新

docker-compose pull docker-compose up -d

#### 服务管理命令

1. 快速部署

Cherry Studio 提供 GUI 配置界面，5 分钟快速部署，复杂的部分是一键安装的。

图文部署教程：现已更新到我的公众号，回复 "mcp" 即可

详细部署教程：README-Cherry-Studio.md

部署模式说明： - STDIO 模式（推荐）：一次配置后续无需重复配置，图文部署教程中仅以此模式的配置为例。 - HTTP 模式（备选）：如果 STDIO 模式配置遇到问题，可使用 HTTP 模式。此模式的配置方式与 STDIO 基本一致，但复制粘贴的内容就一行，不易出错。唯一需要注意的是每次使用前都需要手动启动一下服务。详细请参考 README-Cherry-Studio.md 底部的 HTTP 模式说明。

构建并启动

docker-compose build docker-compose up -d

#### 镜像更新

查看运行状态

docker exec -it trend-radar python manage.py status

⚠️ 使用前必读

重要提示：AI 功能需要本地新闻数据支持

AI 分析功能不是直接查询网络实时数据，而是分析你本地已积累的新闻数据（存储在 output 文件夹中）

使用说明：

1. 项目自带测试数据：output 目录默认包含 2025年11月1日～11月15日 的新闻数据，可用于快速体验 AI 功能

2. 查询限制： - ✅ 只能查询已有日期范围内的数据（11月1-15日） - ❌ 无法查询实时新闻或未来日期

3. 获取最新数据： - 测试数据仅供快速体验，建议自行部署项目获取实时数据 - 按照 快速开始 部署运行项目 - 等待至少 1 天积累新闻数据后，即可查询最新热点

1. 启动 HTTP 服务

3. 验证连接（确保服务已启动）

claude mcp list

#### 使用示例

⚙️ 配置详解

📖 提醒：本章节提供详细的配置说明，建议先完成 快速开始 的基础配置，再根据需要回来查看详细选项。

1. 平台配置

<details id="自定义监控平台"> <summary>👉 点击展开：<strong>自定义监控平台</strong></summary> <br>

本项目的资讯数据来源于 newsnow ，你可以点击网站，点击[更多]，查看是否有你想要的平台。

具体添加可访问 项目源代码，根据里面的文件名，在 config/config.yaml 文件中修改 platforms 配置：

platforms:
  - id: "toutiao"
    name: "今日头条"
  - id: "baidu"
    name: "百度热搜"
  - id: "wallstreetcn-hot"
    name: "华尔街见闻"
  # 添加更多平台...

💡 平台不是越多越好，别贪心大量信息，你要进行筛选，否则依然只会被大量信息淹没。

</details>

2. 关键词配置

在 frequency_words.txt 文件中配置监控的关键词，支持四种语法和词组功能。

2.1 基础语法

<a name="关键词基础语法"></a>

<details> <summary>👉 点击展开：<strong>基础语法教程</strong></summary> <br>

##### 1. 普通关键词 - 基础匹配

华为
OPPO
苹果

##### 2. 必须词 +词汇 - 限定范围

华为
OPPO
+手机

##### 3. 过滤词 !词汇 - 排除干扰

苹果
华为
!水果
!价格

##### 4. 数量限制 @数字 - 控制显示数量（v3.2.0 新增）

特斯拉
马斯克
@5

配置优先级： @数字 > 全局配置 > 不限制

---

🔗 词组功能 - 空行分隔的重要作用

核心规则： 用空行分隔不同的词组，每个词组独立统计

##### 示例配置：

iPhone
华为
OPPO
+发布

A股
上证
深证
+涨跌
!预测

世界杯
欧洲杯
亚洲杯
+比赛

词组解释及匹配效果：

第1组 - 手机新品类： - 关键词：iPhone、华为、OPPO - 必须词：发布 - 效果：必须包含手机品牌名，同时包含"发布"

匹配示例： - ✅ "iPhone 15正式发布售价公布" ← 有"iPhone"+"发布" - ✅ "华为Mate60系列发布会直播" ← 有"华为"+"发布" - ✅ "OPPO Find X7发布时间确定" ← 有"OPPO"+"发布" - ❌ "iPhone销量创新高" ← 有"iPhone"但缺少"发布"

第2组 - 股市行情类： - 关键词：A股、上证、深证 - 必须词：涨跌 - 过滤词：预测 - 效果：关注股市涨跌实况，排除预测类内容

匹配示例： - ✅ "A股今日大幅涨跌分析" ← 有"A股"+"涨跌" - ✅ "上证指数涨跌幅创新高" ← 有"上证"+"涨跌" - ❌ "专家预测A股涨跌趋势" ← 有"A股"+"涨跌"但包含"预测"

第3组 - 足球赛事类： - 关键词：世界杯、欧洲杯、亚洲杯 - 必须词：比赛 - 效果：只关注比赛相关新闻

---

📝 配置技巧

##### 1. 从宽到严 ```txt

config.yaml

report: sort_by_position_first: true # 按配置顺序优先 max_news_per_keyword: 10 # 全局默认每个关键词最多10条

创建配置目录并下载配置文件

mkdir -p config output wget https://raw.githubusercontent.com/sansan0/TrendRadar/master/config/config.yaml -P config/ wget https://raw.githubusercontent.com/sansan0/TrendRadar/master/config/frequency_words.txt -P config/

或者**手动创建**：
1. 在当前目录创建 `config` 文件夹
2. 下载配置文件：
   - 访问 https://raw.githubusercontent.com/sansan0/TrendRadar/master/config/config.yaml → 右键"另存为" → 保存到 `config\config.yaml`
   - 访问 https://raw.githubusercontent.com/sansan0/TrendRadar/master/config/frequency_words.txt → 右键"另存为" → 保存到 `config\frequency_words.txt`

完成后的目录结构应该是：

#### 方式二：使用 docker-compose（推荐）

1. **创建项目目录和配置**:
   

# 下载配置文件模板 wget https://raw.githubusercontent.com/sansan0/TrendRadar/master/config/config.yaml -P config/ wget https://raw.githubusercontent.com/sansan0/TrendRadar/master/config/frequency_words.txt -P config/

# 下载 docker-compose 配置 wget https://raw.githubusercontent.com/sansan0/TrendRadar/master/docker/.env wget https://raw.githubusercontent.com/sansan0/TrendRadar/master/docker/docker-compose.yml

完成后的目录结构应该是：

2. **配置文件说明**:
   - `config/config.yaml` - 应用主配置（报告模式、推送设置等）
   - `config/frequency_words.txt` - 关键词配置（设置你关心的热点词汇）
   - `.env` - 环境变量配置（webhook URLs 和定时任务）

   **⚙️ 环境变量覆盖机制（v3.0.5+）**

   如果你在 NAS 或其他 Docker 环境中遇到**修改 `config.yaml` 后配置不生效**的问题，可以通过环境变量直接覆盖配置：

   | 环境变量 | 对应配置 | 示例值 | 说明 |
   |---------|---------|-------|------|
   | `ENABLE_CRAWLER` | `crawler.enable_crawler` | `true` / `false` | 是否启用爬虫 |
   | `ENABLE_NOTIFICATION` | `notification.enable_notification` | `true` / `false` | 是否启用通知 |
   | `REPORT_MODE` | `report.mode` | `daily` / `incremental` / `current`| 报告模式 |
   | `PUSH_WINDOW_ENABLED` | `notification.push_window.enabled` | `true` / `false` | 推送时间窗口开关 |
   | `PUSH_WINDOW_START` | `notification.push_window.time_range.start` | `08:00` | 推送开始时间 |
   | `PUSH_WINDOW_END` | `notification.push_window.time_range.end` | `22:00` | 推送结束时间 |
   | `FEISHU_WEBHOOK_URL` | `notification.webhooks.feishu_url` | `https://...` | 飞书 Webhook |

   **配置优先级**：环境变量 > config.yaml

   **使用方法**：
   - 修改 `.env` 文件，取消注释并填写需要的配置
   - 或在 NAS/群晖 Docker 管理界面的"环境变量"中直接添加
   - 重启容器后生效：`docker-compose up -d`


3. **启动服务**:
   

4. **查看运行状态**:
   

# 查看容器状态 docker ps | grep trend-radar

#### 方式三：本地构建（开发者选项）

如果需要自定义修改代码或构建自己的镜像：

修改配置文件

vim config/config.yaml vim config/frequency_words.txt

显示当前配置

docker exec -it trend-radar python manage.py config

验证配置文件

docker exec -it trend-radar ls -la /app/config/ ```

</details>

<br>

第 2 步：在 Cherry Studio 中配置

1. 打开 Cherry Studio，进入设置
2. 模型提供商选择 "302.AI"
3. 粘贴刚才复制的 API Key
4. 点击管理，现在可以使用所有支持的 AI 模型了

提示： Cherry Studio 已原生集成 302.AI，配置后即可看到完整模型列表。

Q: 1 美元免费额度能用多久？ A: 取决于使用频率和模型选择，可以进行多次测试体验。

Q: 免费额度用完后怎么办？ A: 可以按需充值，按量付费。目前大厂模型价格已相对亲民。

</details>

每天追踪这么多热点，写报告、回复消息是否让手腕疲惫？ 试试「闪电说」AI 语音输入法 —— 用说的，比打字快 4 倍 ⚡ 。从看热点到输出内容，让效率翻倍 👇

第 1 步：获取 API Key

1. 注册后，进入右上角 管理后台 2. 点击左侧 API Keys 3. 在页面下方找到默认 API KEY，点击眼睛图标查看，然后复制 （⚠️ 注意：不是点最右侧的复制按钮）

数据对比

claude "对比知乎和微博平台对'比特币'的关注度"

</details>

<details>
<summary>👉 点击展开：<b>MCP Inspector</b>（调试工具）</summary>
<br>

MCP Inspector 是官方调试工具，用于测试 MCP 连接：

#### 使用步骤

1. **启动 TrendRadar HTTP 服务**：
   

2. **启动 MCP Inspector**：
   

3. **在浏览器中连接**：
   - 访问：`http://localhost:3333/mcp`
   - 测试 "Ping Server" 功能验证连接
   - 检查 "List Tools" 是否返回 13 个工具：
     - 基础查询：get_latest_news, get_news_by_date, get_trending_topics
     - 智能检索：search_news, search_related_news_history
     - 高级分析：analyze_topic_trend, analyze_data_insights, analyze_sentiment, find_similar_news, generate_summary_report
     - 系统管理：get_current_config, get_system_status, trigger_crawl

</details>

<details>
<summary>👉 点击展开：<b>其他支持 MCP 的客户端</b></summary>
<br>

任何支持 Model Context Protocol 的客户端都可以连接 TrendRadar：

#### HTTP 模式

**服务地址**：`http://localhost:3333/mcp`

**基本配置模板**：

#### STDIO 模式（推荐）

**基本配置模板**：

注意事项： - 替换 /path/to/TrendRadar 为实际项目路径 - Windows 路径使用反斜杠转义：C:\\Users\\... - 确保已完成项目依赖安装（运行过 setup 脚本）

</details>

常见问题

<details> <summary>👉 点击展开：<b>Q1: HTTP 服务无法启动？</b></summary> <br>

检查步骤： 1. 确认端口 3333 未被占用：

   # Windows
   netstat -ano | findstr :3333
   
   # Mac/Linux
   lsof -i :3333
   

2. 检查项目依赖是否安装：

   # 重新运行安装脚本
   # Windows: setup-windows.bat 或者 setup-windows-en.bat
   # Mac/Linux: ./setup-mac.sh
   

3. 查看详细错误日志：

   uv run python -m mcp_server.server --transport http --port 3333
   

   uv run python -m mcp_server.server --transport http --port 33333
   

</details>

<details> <summary>👉 点击展开：<b>Q2: 客户端无法连接到 MCP 服务？</b></summary> <br>

解决方案：

1. STDIO 模式： - 确认 UV 路径正确（运行 which uv 或 where uv） - 确认项目路径正确且无中文字符 - 查看客户端错误日志

2. HTTP 模式： - 确认服务已启动（访问 http://localhost:3333/mcp） - 检查防火墙设置 - 尝试使用 127.0.0.1 替代 localhost

3. 通用检查： - 重启客户端应用 - 查看 MCP 服务日志 - 使用 MCP Inspector 测试连接

</details>

<details> <summary>👉 点击展开：<b>Q3: 工具调用失败或返回错误？</b></summary> <br>

可能原因：

1. 数据不存在： - 确认已运行过爬虫（有 output 目录数据） - 检查查询日期范围是否有数据 - 查看 output 目录的可用日期

2. 参数错误： - 检查日期格式：YYYY-MM-DD - 确认平台 ID 正确：zhihu, weibo 等 - 查看工具文档中的参数说明

3. 配置问题： - 确认 config/config.yaml 存在 - 确认 config/frequency_words.txt 存在 - 检查配置文件格式是否正确

</details>

<br>